Local AI (Lokale KI)

Local AI (lokale KI) bezeichnet den Betrieb von KI-Modellen direkt auf einem eigenen Gerät (z. B. PC, Workstation oder Server) statt über einen Cloud-Dienst. Die Inferenz – also das Ausführen des Modells – passiert lokal, wodurch Daten das eigene Netzwerk nicht verlassen müssen. Das ist besonders relevant für Datenschutz, Kostenkontrolle und geringere Abhängigkeit von Anbietern.

Was bedeutet Local AI (lokale KI)?

„Lokal“ heißt: Modellgewichte, Laufzeitumgebung und oft auch die Daten liegen in Ihrer eigenen Infrastruktur. Das kann ein Laptop sein, ein On-Premise-Server im Unternehmen oder ein privater Heimserver. Häufig werden dafür Open-Weights-Modelle wie Meta Llama (Open-Weights LLM) oder Mistral (Mistral AI) genutzt, die mit Tools wie Ollama oder einem Inference-Server (vLLM / TGI / Triton) betrieben werden.

Wie funktioniert Local AI?

• Modell auswählen: z. B. ein Large Language Model (LLM) für Text oder ein Bildmodell wie Stable Diffusion.
• Ausführen (Inference): Das Modell erzeugt Antworten lokal (siehe Inference). Je nach Hardware CPU oder GPU (NVIDIA/AMD/Apple Silicon).
• Optimieren: Um auf Consumer-Hardware zu laufen, werden Modelle oft per Quantization (Quantisierung) komprimiert oder mittels Distillation (Wissensdistillation) kleiner gemacht.
• Erweitern mit Wissen: Für Unternehmensdaten wird häufig RAG (Retrieval-Augmented Generation) eingesetzt, mit Embeddings und ggf. einer Vektordatenbank (Vector Database), sodass das Modell lokale Dokumente durchsuchen kann.
• Einbinden in Workflows: Local AI kann über APIs in Automationen integriert werden, z. B. mit n8n und Automatisierung (Automation).

Warum ist Local AI wichtig?

• Datenschutz & Compliance: Sensible Inhalte (z. B. Kundendaten, Verträge) bleiben im Haus – wichtig für Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI und Anforderungen wie Data Residency (Datenresidenz).
• Kostenkontrolle: Statt Token-basierter Cloud-Abrechnung (siehe Cost Optimization (Token-Kostenoptimierung)) zahlen Sie primär Hardware und Strom; bei hoher Nutzung kann das günstiger sein.
• Unabhängigkeit: Weniger Vendor-Lock-in, keine Abhängigkeit von API-Änderungen oder API Rate Limits (Ratenbegrenzung).
• Latenz & Verfügbarkeit: Lokal oft geringe Latency (Latenz) & Throughput und Betrieb auch ohne Internet möglich.

Beispiele & typische Use Cases

• Interner Chatbot: Ein lokales ChatGPT-ähnliches System für Richtlinien, Handbücher und Tickets via RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Dokumentenautomatisierung: Rechnungen/Verträge mit OCR + Extraktion verarbeiten und strukturierte Ergebnisse liefern (z. B. OCR (Optical Character Recognition) und Structured Data Extraction (Information Extraction)).
• Entwickler-Assistenz: Code-Vorschläge, Refactoring und lokale Wissenssuche ohne Quellcode in die Cloud zu senden.
• Agenten-Workflows: Lokale AI Agents (KI-Agenten) mit Function Calling / Tool Use für wiederkehrende Aufgaben (z. B. Dateiverwaltung, interne APIs).

Grenzen & Trade-offs

Local AI ist nicht immer „besser“ als Cloud: Große Modelle benötigen viel VRAM/RAM, Updates und Monitoring müssen selbst betrieben werden (siehe MLOps), und die Modellqualität kann je nach Größe/Quantisierung variieren. Für sehr leistungsstarke oder multimodale Modelle kann Cloud weiterhin sinnvoll sein (siehe Multimodale KI (Multimodal AI)). In der Praxis ist ein hybrider Ansatz häufig optimal: sensible Daten lokal, Spitzenlast oder Spezialmodelle in der Cloud.